二值化算法的经典算法：大津法

资 源 简 介

二值化算法的经典算法：大津法

详 情 说 明

大津法（Otsu's Method）是一种经典的图像二值化算法，由日本学者大津展之于1979年提出。该算法通过自动计算最佳阈值，将灰度图像转换为二值图像，广泛应用于图像分割领域。

大津法的核心思想是基于类间方差最大化。算法遍历所有可能的阈值，计算前景和背景两类像素的方差，当两类间方差达到最大值时，对应的阈值即为最优分割阈值。这种方法能够有效区分目标与背景，特别适用于具有双峰直方图的图像。

在实现思路上，大津法首先统计图像的灰度直方图，然后依次计算每个灰度级作为阈值时的类间方差。通过寻找使类间方差最大的阈值，最终实现图像的自适应二值化。该算法不需要人工设定阈值参数，具有自适应性强的特点。

Matlab实现时可以利用其矩阵运算优势高效地完成直方图统计和方差计算。大津法因其计算简单、效果稳定，成为图像处理中最常用的自动阈值选择方法之一，尤其适用于文档扫描、目标检测等应用场景。